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在讨论分类时，咱们经常剖析二维数据（一个自变量，一个因变量）（ 点击文末“阅览原文”获取完好代码数据******** ）。

但在实际生活中，有更多的查询值，更多的解说变量。随着两个以上的解说变量，它开始变得愈加复杂的可视化。

数据

咱们运用心脏病数据（ 查看文末了解数据获取办法 ），猜测急诊病人的心肌梗死，包含变量：

心脏指数
心搏量指数
舒张压
肺动脉压
心室压力
肺阻力
是否存活

其间咱们有急诊室的查询成果，关于心肌梗塞，咱们想了解谁存活下来了，以得到一个猜测模型。但是在运转一些分类器之前，咱们先把咱们的数据可视化。

主成分PCA

由于咱们有7个解说变量和咱们的因变量（生计或死亡），咱们能够去做一个PCA。

acp=PCA(X)

增加死亡生计变量，就把它当作数字0，1变量。

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数据分享|R言语逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法猜测心脏病

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是否存活=是否存活=="存活")*1

成果不错，咱们看到因变量与部分自变量是同向的。也能够可视化样本和类别

plot(cp)

咱们能够在这里推导出一个不错的分类器。至少，在前两个成分上投影时，咱们能够看到咱们的类别。
现在，咱们不能在前两个主成分上得到一个分类器并将其可视化吗？因为PCA是简单的根据正交投影的，所以咱们能够（这里的数据是规范化的）。给定前两个分量平面上的两个坐标，给定咱们的变换矩阵、归一化分量和一个分类器（这里是根据逻辑回归），咱们能够回到原始空间，并对新数据进行分类。

PCA(X,ncp=ncol(X))
function(d1,d2,Mat,reg){
z=Mat%*%c(d1,d2,rep(0,ncol(X)-2))
newd=data.frame(t(z*s+m))
pred(reg,newd}

逻辑回归

现在考虑一个逻辑回归。只是为了简化（去掉非明显变量），咱们运用一个逐步回归的程序来简化模型。

reg_tot=step(glm(是否存活~.,
family=binomial))

可视化等概率线(如个人有50%的生计时机)运用以下

xgrid=seq(-5,5,length=25)
ygrid=seq(-5,5,length=25)
zgrid=ter(xgrid,ygrid,p)

然后，咱们在之前的图形上增加一条等高线

PCA(data,quali.sup=8)
contour(zgrid)

成果不差，但咱们应该能够做得更好。假如咱们把一切的变量都保留在这里（即便它们不重要），会怎么样呢？

glm(是否存活~.,
family=binomial)

contour(xgrid,ygrid,zgrid)

在现实生活中，要想真正说出咱们的分类器的一些相关信息，咱们应该在观测值的一个子集上拟合咱们的模型，然后在另一个子集上检验它。在这里，咱们的方针更多的是在某个投影空间上得到一个函数来可视化咱们的分类。

决策树

默认分类树

>plot(re,type=4,extra=6)

咱们能够在此更改选项，例如每个节点的最小查询数

rpart(factor(是否存活)~,
+control=rpart.control(minsplit=10))

或者

rpart(
+control=rpart.control(minsplit=5))

要将该分类可视化，获得前两个成分的投影

>p=function(d1,d2)pred2(d1,d2)
>zgrid=Outer(xgrid,ygrid,p)
PCA(quali.sup=8,graph=TRUE)
>image(xgrid,ygrid,zgrid)
>contour(xgrid,ygrid,zgrid,add=TRUE,levels=.5)

也能够考虑这种情况

rpart(control=rpart.control(minsplit=5))

最终，咱们还能够生成更多的树，通过采样获得。这就是bagging的概念：咱们boostrap 观测值，生长一些树，然后，咱们将猜测值进行汇总。在网格上

>for(iin1:1200){
+indice=sample(1:nrow(MYOCARDE),
+arbre_b=rpart(factor(是否存活)~.,
+}
>Zgrid=Z/1200

可视化

最终，能够运用随机森林算法。

>fore=randomForest(factor(是否存活)~.,
>pF=function(d1,d2)pred2(d1,d2,Minv,fore)
>zgridF=Outer(xgrid,ygrid,pF)
PCA(data,.sup=8,graph=TRUE)
>image(xgrid,ygrid,Zgrid,add=TRUE,
>contour(xgrid,ygrid,zgridF,

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